我尝试使用ORB特征描述符实现OpenCV对象识别项目。为了做到这一点，什么是有效的算法？这是我粗略的算法
1）在给定数量的训练集图像的单个通道帧上运行二进制特征描述符（ORB）。 2）存储所有训练集图像的算法的所有返回值的关键点向量。 3）通过平均所有关键点并选择高于给定阈值的一组关键点来找到主导关键点。 4）在测试图像上运行算法，寻找主导关键点匹配。
我不确定这个算法是否正确，因为没有实现它。有没有其他有效的方法来做到这一点？请帮忙。谢谢。
更新
您好， 我希望这种检测能够实时运行（将在室内自动无人机上实施）。基本上感兴趣的物品或物体是吊扇，灯，墙角/边缘以及与室内墙壁相关的任何物体。所以基本上他们是僵硬的，不能用颜色检测。我想一个很好实现的具有良好训练图像的FAST特征检测器算法将起到作用。谢谢。